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winhbb：
我刚好遇到了一个问题（在可以依赖注入的场合有效）：有两个模块A ...
解决Maven项目相互依赖/循环依赖/双向依赖的问题 -
nanjiwubing123：
long3ok 写道你好 XmlOutputFormatter ...
用XStream转换复杂XML -
zhoujianboy：
另外一个方法实现eclipse tomcat 热部署：http ...
eclipse下实现maven项目在tomcat容器热部署方法 -
long3ok：
你好 XmlOutputFormatter 请问这个类是在什么 ...
用XStream转换复杂XML -
ganbo：
总结的好，文章给力。
解决Maven项目相互依赖/循环依赖/双向依赖的问题
还记得以前本站的一篇文章《如何在Google App Engine上运行PHP》吗，其实那是借用 Quercus， 一个 100% 的用Java 实现的一个 PHP 引擎。今天，这样的东西太多了，能运行在Java的虚拟机JVM上的程序意味着有天然的跨平台性，现在JVM并不单单只能运行Java程序，在JVM上出现了若干使用Java虚拟机运行的脚本程序，比如什么PHP, Python, Ruby等等，这里有一篇文章评论了在JVM上的可以运行的排名前五脚本语言。他们分别是：
Groovy。构建在强大的Java语言之上 并添加了从Python，Ruby和Smalltalk等语言中学到的诸多特征，为Java开发者提供了现代最流行的编程语言特性，而且学习成本很低（几乎为零），在开发Web，GUI，数据库或控制台程序时， 通过减少框架性代码 大大提高了开发者的效率。支持单元测试和模拟（对象），可以简化测试。无缝集成 所有已经存在的 Java对象和类库。直接编译成Java字节码，这样可以在任何使用Java的地方 使用Groovy。
JRuby。一个纯Java实现的Ruby解释器。通过JRuby，你可以在JVM上直接运行Ruby程序，调用Java的类库。很多Java编写的Ruby IDE都是使用JRuby来解释语法的。
Scala。一种多范式的编程语言，设计意图是要整合面向对象编程和函数式编程的各种特性。Scala编程语言近来抓住了很多开发者的眼球。它看起来像是一种纯粹的面向对象编程语言，而又无缝地结合了命令式和函数式的编程风格。Scala的名称表明，它还是一种高度可伸缩的语言。Scala的设计始终贯穿着一个理念：创造一种更好地支持组件的语言。
Fantom 。Fantom 前身是 (Fan) 是一个基于 Java 和 .NET 平台的编程脚本引擎，用来在运行时产生 JVM 和 .NET 平台的字节码，该语言是面向对象的，跟 Groovy 和 JRuby 有点类似，可通过特定的接口来集成 Java 的类库。
Jython。Jython由于继承了Java和Python二者的特性而显得很独特。其是一种完整的语言，而不是一个Java翻译器或仅仅是一个Python编译器，它是一个Python语言在Java中的完全实现。Jython也有很多从CPython中继承的模块库。最有趣的事情是Jython不像CPython或其他任何高级语言，它提供了对其实现语言的一切存取。所以Jython不仅给你提供了Python的库，同时也提供了所有的Java类。这使其有一个巨大的资源库。
下面是一张表格比较了这五大JVM脚本语言：
Groovy JRuby Scala Fantom Jython
风格类型 OO / 动态 OO / 动态 OO, 过程/ 静态 OO / 静态 OO / 动态
源语言 Java Ruby N/A N/A Python
运行 编译型 编译型,
解释型 编译型 半编译型 编译型
平台 JVM JVM JVM JVM, .Net CLR JVM
Java集成 极好 极好 极好 好 极好
运行速度 好 好 极好 很好 慢
工具支持 广泛 还可以 广泛 几乎没有 几乎没有
其它一些JVM的脚本语言也我们可以关注一下，如：Clojure, JavaFX, 和IBM的 NetRexx。
【转载地址】http://coolshell.cn/articles/2631.html
Groovy。构建在强大的Java语言之上 并添加了从Python，Ruby和Smalltalk等语言中学到的诸多特征，为Java开发者提供了现代最流行的编程语言特性，而且学习成本很低（几乎为零），在开发Web，GUI，数据库或控制台程序时， 通过减少框架性代码 大大提高了开发者的效率。支持单元测试和模拟（对象），可以简化测试。无缝集成 所有已经存在的 Java对象和类库。直接编译成Java字节码，这样可以在任何使用Java的地方 使用Groovy。
JRuby。一个纯Java实现的Ruby解释器。通过JRuby，你可以在JVM上直接运行Ruby程序，调用Java的类库。很多Java编写的Ruby IDE都是使用JRuby来解释语法的。
Scala。一种多范式的编程语言，设计意图是要整合面向对象编程和函数式编程的各种特性。Scala编程语言近来抓住了很多开发者的眼球。它看起来像是一种纯粹的面向对象编程语言，而又无缝地结合了命令式和函数式的编程风格。Scala的名称表明，它还是一种高度可伸缩的语言。Scala的设计始终贯穿着一个理念：创造一种更好地支持组件的语言。
Fantom 。Fantom 前身是 (Fan) 是一个基于 Java 和 .NET 平台的编程脚本引擎，用来在运行时产生 JVM 和 .NET 平台的字节码，该语言是面向对象的，跟 Groovy 和 JRuby 有点类似，可通过特定的接口来集成 Java 的类库。
Jython。Jython由于继承了Java和Python二者的特性而显得很独特。其是一种完整的语言，而不是一个Java翻译器或仅仅是一个Python编译器，它是一个Python语言在Java中的完全实现。Jython也有很多从CPython中继承的模块库。最有趣的事情是Jython不像CPython或其他任何高级语言，它提供了对其实现语言的一切存取。所以Jython不仅给你提供了Python的库，同时也提供了所有的Java类。这使其有一个巨大的资源库。
下面是一张表格比较了这五大JVM脚本语言：
Groovy JRuby Scala Fantom Jython
风格类型 OO / 动态 OO / 动态 OO, 过程/ 静态 OO / 静态 OO / 动态
源语言 Java Ruby N/A N/A Python
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解释型 编译型 半编译型 编译型
平台 JVM JVM JVM JVM, .Net CLR JVM
Java集成 极好 极好 极好 好 极好
运行速度 好 好 极好 很好 慢
工具支持 广泛 还可以 广泛 几乎没有 几乎没有
其它一些JVM的脚本语言也我们可以关注一下，如：Clojure, JavaFX, 和IBM的 NetRexx。
【转载地址】http://coolshell.cn/articles/2631.html
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在本章中，我们将深入探讨基于块匹配的全景图像拼接技术，这是一种广泛应用于计算机视觉和图像处理领域的技术。在深度学习和机器学习的背景下，这种方法的实现与整合显得尤为重要，因为它们能够提升图像处理的效率和精度。下面，我们将会详细阐述相关知识点。 我们要了解什么是全景图像拼接。全景图像拼接是一种将多张有限视角的图像合并成一个宽视角或全方位视角图像的技术，常用于虚拟现实、地图制作、监控系统等领域。通过拼接，我们可以获得更广阔的视野，捕捉到单个图像无法覆盖的细节。 块匹配是全景图像拼接中的核心步骤，其目的是寻找两张图片中对应区域的最佳匹配。它通常包括以下几个关键过程： 1. **图像预处理**：图像的预处理包括灰度化、直方图均衡化、降噪等操作，以提高图像质量，使匹配更加准确。 2. **特征提取**：在每张图像上选择特定区域（块）并计算其特征，如灰度共生矩阵、SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）等，这些特征应具备旋转、缩放和光照不变性。 3. **块匹配**：对于每一张图像的每个块，计算与另一张图像所有块之间的相似度，如欧氏距离、归一化互信息等。找到最相似的块作为匹配对。 4. **几何变换估计**：根据匹配对确定对应的几何关系，例如仿射变换、透视变换等，以描述两张图像之间的相对位置。 5. **图像融合**：利用估计的几何变换，对图像进行融合，消除重叠区域的不一致性和缝隙，生成全景图像。 在MATLAB环境中实现这一过程，可以利用其强大的图像处理工具箱，包括图像读取、处理、特征检测和匹配、几何变换等功能。此外，MATLAB还支持编程和脚本，方便算法的调试和优化。 深度学习和机器学习在此处的角色主要是改进匹配过程和图像融合。例如，通过训练神经网络模型，可以学习到更具鲁棒性的特征表示，增强匹配的准确性。同时，深度学习方法也可以用于像素级别的图像融合，减少拼接的失真和不连续性。 在实际应用中，我们需要注意一些挑战，比如光照变化、遮挡、动态物体等，这些因素可能会影响匹配效果。因此，往往需要结合其他辅助技术，如多视图几何、稀疏重建等，来提高拼接的稳定性和质量。 基于块匹配的全景图像拼接是通过匹配和融合多张图像来创建全景视图的过程。在MATLAB中实现这一技术，可以结合深度学习和机器学习的先进方法，提升匹配精度和图像融合质量。通过对压缩包中的代码和数据进行学习，你可以更深入地理解这一技术，并应用于实际项目中。
内容概要：本文探讨了FLAC3D（有限差分方法）与PFC3D（颗粒流方法）耦合模型在边坡模拟中的应用，重点在于实现位移连续性。FLAC3D用于模拟边坡的宏观力学行为，而PFC3D则专注于颗粒间的微观相互作用。两者结合能更全面地反映边坡的真实力学特性。文中介绍了耦合模型的具体构建方式，强调了位移连续性对模拟准确性的重要意义，并展示了该模型在实际应用中的优越性能。 适合人群：从事地质工程、岩土工程及相关领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：① 提供一种新的边坡稳定性分析工具；② 探讨FLAC3D与PFC3D耦合模型的应用潜力；③ 验证耦合模型在位移连续性方面的优异表现。 其他说明：未来的研究将继续优化这一耦合模型，探索更多的数值模拟技术和应用场景，为边坡稳定性分析提供更加精确的方法。
内容概要：本文档详细介绍了如何使用Google Earth Engine (GEE) 进行基于K-Means算法的土地覆盖分类。首先，用户需要定义感兴趣区域（ROI）并绘制参考区域（如水体、植被、城市区域等）。接下来，设置图像和分类参数，包括选择Sentinel-2影像的时间范围、云量阈值、波段选择等。然后，对选定区域内的影像进行预处理和采样，准备用于训练K-Means聚类器的数据集。训练完成后，将整个影像应用聚类器进行分类，并通过定义颜色调色板来可视化分类结果。最后，提供了可选的导出功能，允许用户将分类结果保存为GeoTIFF格式。 适合人群：具备一定遥感基础知识和GEE使用经验的科研人员或地理信息系统（GIS）专业学生。 使用场景及目标：①帮助用户理解如何利用GEE平台进行土地覆盖分类；②掌握K-Means算法在遥感影像处理中的具体实现步骤；③学会通过参考几何图形辅助解释分类结果；④能够根据实际需求调整参数以优化分类效果。 阅读建议：由于本文档涉及较多技术细节，建议读者在阅读过程中结合实际操作练习，逐步熟悉各个步骤的功能与作用，同时注意查看控制台输出的信息以便及时发现并解决问题。此外，对于不熟悉的术语或概念，可以通过查阅相关文献资料加深理解。
内容概要：本文介绍了Comsol变压器热流耦合仿真计算模型，该模型利用温度场和流体场耦合非等温流多物理场进行计算，能够精确模拟变压器内的温度、速度和压力分布。通过这种仿真，工程师可以获得关于变压器热性能的深入理解，有助于优化设计和运行参数。同时，该模型还提供了有关流体流动状态及其对变压器工作影响的关键数据，这对于改进冷却系统设计和提高运行效率至关重要。 适合人群：从事电气工程、机械工程及相关领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要评估和优化变压器性能的设计阶段以及维护过程中。具体目标包括：①深入了解变压器的工作状态；②优化变压器设计和运行参数；③改进冷却系统设计，提高运行效率。 其他说明：Comsol变压器热流耦合仿真模型作为现代工程领域的重要工具，不仅提升了变压器性能，降低了运行成本，也为电力企业的技术创新和安全生产带来了更多可能性。
Command.h库文件
基于Python+OpenCV的全景图像拼接系统设计与实现 本系统的设计与实现基于Python和OpenCV，旨在提供一个高效、准确的全景图像拼接系统。系统的前台界面使用了最新的HTML5技术，使用DIV+CSS进行布局，使整个前台页面变得更美观，极大的提高了用户的体验。后端的代码技术选择的是PYTHON，PYTHON语言是当下最常用的编程语言之一，可以保证系统的稳定性和流畅性，PYTHON可以灵活的与数据库进行连接。 系统的数据使用的MYSQL数据库，它可以提高查询的速度，增强系统数据存储的稳定性和安全性。同时，本系统的图像拼接技术以OpenCV为核心，最大化提升图片拼接的质量。 本系统的设计与实现可以分为以下几个部分： 一、系统架构设计 本系统的架构设计主要基于Python和OpenCV，使用MYSQL数据库存储数据。系统的前台界面使用HTML5技术，后端使用PYTHON语言连接MYSQL数据库，实现图像拼接功能。 二、图像拼接算法 本系统使用OpenCV库实现图像拼接，OpenCV库提供了丰富的图像处理功能，可以实现图像拼接、图像识别、图像处理等功能。通过OpenCV库，可以实现高效、准确的图像拼接。 三、系统实现 本系统的实现主要基于Python和OpenCV，使用MYSQL数据库存储数据。系统的前台界面使用HTML5技术，后端使用PYTHON语言连接MYSQL数据库，实现图像拼接功能。同时，本系统还实现了用户认证、数据加密、数据备份等功能，以确保系统的安全和稳定性。 四、系统优点 本系统的优点有： * 高效：本系统使用OpenCV库实现图像拼接，可以实现高效的图像拼接。 * 准确：本系统使用OpenCV库实现图像拼接，可以实现准确的图像拼接。 * 安全：本系统实现了用户认证、数据加密、数据备份等功能，以确保系统的安全和稳定性。 * 灵活：本系统使用PYTHON语言，可以灵活的与数据库进行连接，实现灵活的图像拼接功能。 本系统的设计与实现可以提供一个高效、准确的全景图像拼接系统，为用户提供了一个方便、快捷的图像拼接体验。
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C#课程设计大作业，基于ASP.NET的文件管理系统源码及数据库。该项目已获得老师指导并通过，成绩优秀。。内容来源于网络分享，如有侵权请联系我删除。
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